Product Safety Consumer Risk

製品安全・消費者リスク MCP サーバー

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クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "product-safety-consumer-risk-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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あらゆる製品、メーカー、カテゴリーの製品安全情報を、CPSC、NHTSA、FDA、CFPB のデータベースから取得し、4 つの分析モデルでスコアリングします。この MCP サーバーは、コンプライアンスチーム、保険引受担当者、製品リスクアナリストに、構造化されたリコールデータ、リコール前の警告シグナル、複合的な製品リスクレーダースコア（0～100）を 1 回のツール呼び出しで提供します。

このサーバーは、最大 7 つの Apify データ収集アクターを並列実行し、結果を統合したうえで、製品リスクレーダー、リコール前シグナル検出器、サプライヤーリスク集中指数、規制執行モメンタムという 4 つのスコアリングアルゴリズムを適用します。スクレイピングの設定もデータベースのサブスクリプションも不要です。MCP 対応の AI クライアントで接続すれば、すぐにクエリを開始できます。

どのようなデータにアクセスできますか？

データ項目	ソース	例
📋 危険性の説明を含む消費者向け製品リコール	CPSC Recall Monitor	「Lakewood ベビーモニター — 過熱、火災の危険性」
🚗 車両の安全上の欠陥、調査、リコールキャンペーン	NHTSA Vehicle Safety	「Stellantis Jeep — ステアリング制御の喪失」
🏥 医療機器リコールの分類（Class I/II/III）	FDA Device Recalls	「InVentiv 輸液ポンプ — Class I、負傷のリスク」
📣 消費者からの苦情件数、問題のクラスター、異議申し立て率	CFPB Complaints	「Acme 家電製品 — 苦情 47 件、38% が異議申し立て済み」
💲 在庫処分を示す EC 価格の値下がり	E-Commerce Price Monitor	「OmniTrack GPS トラッカー — 定価から 61% 割引」
🏪 製品流通に関する Shopify 販売者の品質シグナル	Shopify Store Intelligence	「ShopSecure ストア — 評価 2.1、商品 340 点」
🔄 メーカーのウェブサイトのコンテンツ変更とページ削除	Website Change Monitor	「BrightBabyGear.com — 安全に関する FAQ ページを削除」
📊 製品リスクレーダースコア（0～100）	複合モデル	score: 74, riskLevel: "HIGH"
⚡ リコール前シグナルの強度	複合モデル	signalStrength: "STRONG", clusters: 4
🏭 サプライヤーのリコール集中率	複合モデル	recallConcentration: 67, riskLevel: "SINGLE_SOURCE"
📈 規制執行モメンタムの傾向	複合モデル	momentumLevel: "ACTIVE", complaintTrend: "RISING"
🚨 すぐに実施できる推奨対応	生成レポート	「サプライヤー基盤を多様化 — 単一調達先への依存」

Product Safety Consumer Risk MCP を利用する理由

製品安全を手作業で追跡するには、CPSC のリコールポータル、NHTSA の苦情データベース、FDA のリコール執行ページ、CFPB の苦情データベースを個別に確認し、共通のスコアリング基準がないまま結果を照合する必要があります。つまり、4 つのポータル、4 つのログイン、シグナルの集約なし、早期警告のロジックなしという状況です。

この MCP は、4 つのソースすべてを 1 つの構造化クエリに集約します。さらに重要なのは、進行中のリコールだけでなく、リコール前のパターンも明らかにすることです。問題の種類別に集約した苦情、在庫処分と一致する価格の異常、正式なリコール発表に先立って過去に確認されたウェブサイトのコンテンツ変更などを検出します。

• スタンバイモード — サーバーは常時稼働しているため、コールドスタートを待つことなく、MCP ツールの呼び出しに数秒で応答します
• 並列データ収集 — 7 つのアクターを順番ではなく同時に実行し、応答時間を短縮します
• API アクセス — 1 回の POST リクエストで、Python、JavaScript、その他の HTTP クライアントに統合できます
• 支出上限 — ツール呼び出しのたびに Actor.charge() を確認し、設定済みの予算に達した場合は安全に停止します
• MCP ネイティブ — Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、および MCP 対応クライアントで、カスタムコードなしで動作します

機能

• 製品リスクレーダースコア（0～100） — 4つのサブモデルの加重平均で算出される複合スコア：製品リスク（30%）、リコール前兆シグナル（25%）、サプライヤーリスク（20%）、規制執行の勢い（25%）
• CPSCの重大度加重 — 危険性の説明をスキャンし、死亡、火災、感電（8点）、火傷、裂傷、窒息（5点）、または一般的な危険（3点）を検出してから、リコールスコアに反映します
• NHTSAの結果スコアリング — リコールの結果に関するフィールドから、衝突、死亡、火災のキーワードを確認し、自動車リコールの重大度を加重したうえで25点を上限とします
• FDAクラスI／II／IIIの検出 — 医療機器のリコールを重大度クラス別に分類します。クラスI（生命を脅かす）はリコールごとに10点、クラスIIは5点で、上限は25点です
• リコール前の苦情クラスタリング — CFPBへの苦情を問題の種類ごとに分類します。同一の苦情が3件以上あるクラスターには、それぞれ7点と、苦情件数に応じて2点を加算し、正式措置の前にシステム上の問題を特定します
• 価格異常の検出 — 価格が30%以上下落した製品にはそれぞれ5点、50%以上下落した製品にはそれぞれ8点を加算し、リコールに伴う在庫処分に先行する在庫処分パターンを検出します
• 苦情の増加速度の検出 — 過去30日間のCFPBへの苦情件数を、それ以前の全履歴と比較します。苦情の増加速度が2倍に達すると、最大15点のリコール前シグナルが発生します
• ウェブサイトコンテンツ削除シグナル — メーカーのページ削除、安全情報URLの変更、大規模なコンテンツ変更は、リコール前モデルで最大20点になります
• サプライヤー集中度の分析 — リコールデータをメーカー／recalling_firmフィールドに基づいて割り当てます。単一サプライヤーへの集中度が50%を超えると、SINGLE_SOURCE警告が発生します
• 常習違反者の検出 — CPSC／NHTSA／FDA全体でリコールが2件以上あるメーカーにフラグを付けます。常習違反者1社につき、サプライヤーリスクに8点が加算されます
• 規制執行の直近性スコアリング — 過去90日以内のリコールは、規制執行の勢いモデルでそれぞれ7点になり、進行中の規制執行と過去の記録を区別します
• 複数機関の連携検出 — 2つまたは3つの機関で同時に規制執行活動がある場合、追加で15～25点が加算され、連携した規制措置を特定します
• 従量課金制のMCPツール7種 — 必要なツールだけを呼び出せます。各ツールの料金は0.045ドル、包括的なレポートの料金も0.045ドルです（Apifyのイベントごとの課金システムを通じて請求されます）

製品安全インテリジェンスのユースケース

製造物責任保険の引受審査

製造物責任保険の料率を設定する保険引受担当者は、補償を確定する前にリコール確率をスコアリングする必要があります。単一の製品ラインについてCPSCとNHTSAのデータベースを手作業で確認するには何時間もかかるうえ、根拠を示せるスコアも得られません。generate_product_safety_reportツールは、0～100の複合スコア、リスク評価（SAFEからDANGERまで）、危険の種類別の内訳を数秒で返すため、アクチュアリーはこれを構造化されたシグナルとして保険料モデルに取り入れられます。

小売在庫のリスク管理

第三者メーカーの製品を扱う小売業者や販売代理店は、倉庫在庫についてリコールのリスクを負います。detect_pre_recall_signalsツールは、正式なリコール発表が出る前に苦情のクラスタリングや価格異常のパターンを特定します。これにより、調達チームは競合他社がまだ気付いていない段階で、2～6週間の猶予を得てリスクを軽減したり、サプライヤーとの協議を始めたりできます。

Eコマースマーケットプレイスのコンプライアンス

第三者販売業者の出品を監視し、リコール対象またはリスクのある製品を特定するマーケットプレイス運営者は、search_active_recallsとmonitor_pricing_anomaliesを組み合わせて利用できます。特定の商品カテゴリーで50%以上の急激な値下げがあり、同時に有効なリコール記録がある場合、リコール対象在庫を処分しようとしている販売業者を特定できます。Shopify Store Intelligenceのソースは、既知の安全上の問題がある製品を販売している可能性のある、評価の低いストアフロントを明らかにします。

M&Aにおける製品デューデリジェンス

消費財企業を買収する際は、クロージング前に製品安全に関する責任リスクを把握する必要があります。assess_supplier_risk ツールは、製造業者名に基づいて過去のリコールをすべて特定し、サプライチェーン内の再犯企業を見つけ、サプライヤー集中リスクをスコア化します。対象企業の製品カテゴリーに対して track_enforcement_momentum を実行すると、規制当局の監視が強まっているのか、弱まっているのかを確認できます。

消費者安全コンプライアンスのモニタリング

消費財メーカーのコンプライアンス担当者は、自社および競合他社の製品カテゴリーにおけるリコール傾向を継続的に監視する必要があります。track_enforcement_momentum を定期的に呼び出すことで、苦情傾向の方向性（上昇、安定、下降）や、公式発表の前に規制当局の注目がどこへ移るかを予測する省庁間の連携シグナルを検出できます。

規制対応およびリコール対応計画

医療機器や自動車メーカーの規制対応チームは、FDA または NHTSA が正式な調査を開始する前に、苦情の増加速度が加速しているタイミングを把握できます。苦情の加速とクラスター検出を組み合わせたリコール前スコアリングモデルは、これまで正式なリコール開始の2～6か月前に見られた統計的な兆候を特定し、社内での先行レビューを可能にします。

MCP 経由で製品安全インテリジェンスを利用する方法

1. MCP サーバーに接続する — MCP クライアントの設定にサーバー URL を追加します。Claude Desktop では、claude_desktop_config.json の mcpServers に https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp を貼り付けます。サーバーは常にスタンバイモードで稼働しているため、起動時間はありません。
2. 適切なツールを選ぶ — 手早くリコールを確認するには search_active_recalls、早期警告分析には detect_pre_recall_signals、スコアリングと対策の推奨を含む複数ソース横断の総合評価には generate_product_safety_report を使用します。
3. 製品または製造業者の情報を指定する — すべてのツールは product 文字列（名称、ブランド、カテゴリー）を受け付けます。assess_supplier_risk ツールには manufacturer 名を指定します。必要に応じて、対象を絞ったウェブサイト変更の監視用に detect_pre_recall_signals へ url を指定できます。
4. 構造化された JSON レスポンスを確認する — すべてのツールは、見つかった内容を説明する signals 配列、数値スコア、カテゴリー別のリスクレベルを含むスコア付き結果を返します。総合レポートでは、さらに immediateActions 配列と monitoringPriority 配列も返します。

MCP ツール

ツール	料金	入力	説明
search_active_recalls	$0.045	product、manufacturer（任意）	CPSC、NHTSA、FDA、CFPB を並行して検索します。製品リスクレーダースコアと、各機関につき最大15件の記録を返します。
detect_pre_recall_signals	$0.045	product、url（任意）	CFPB の苦情、EC の価格モニタリング、ウェブサイト変更の検出を実行します。リコール前シグナルの強度（NONE～IMMINENT）を返します。
assess_supplier_risk	$0.045	manufacturer、product（任意）	3つすべてのリコール関連機関に加え、Shopify に照会します。再犯フラグ付きのサプライヤーリスク集中指数を返します。
analyze_consumer_complaints	$0.045	product、issue（任意）	CFPB を詳細に分析します。問題のクラスター化、異議申し立て率、期限内対応率、問題カテゴリー上位10件を返します。
monitor_pricing_anomalies	$0.045	product、brand（任意）	EC の価格をスキャンします。30％以上および50％以上の値下げ件数、平均割引率、価格異常シグナルを返します。
track_enforcement_momentum	$0.045	product、sector（任意）	複数機関にわたるリコールの新しさ、加速の検出、省庁間連携のスコアリングを行います。勢いのレベルは DORMANT～SURGE です。
generate_product_safety_report	$0.045	product、manufacturer（任意）、url（任意）	7つすべてのソースを並行して調査します。4つのスコア付きサブモデル、リスク評価、即時対応、監視の優先事項を含む総合レポートを返します。

ツールの入力パラメーター

パラメーター	型	ツール	説明
product	string	すべてのツール	製品名、ブランド、またはカテゴリ（例：「幼児用チャイルドシート」、「Graco」、「リチウム電池充電器」）
manufacturer	string	search_active_recalls、assess_supplier_risk、generate_product_safety_report	リコール検索の対象を絞り込むメーカー名または会社名
url	string	detect_pre_recall_signals、generate_product_safety_report	ウェブサイトの変更を監視するための製品またはメーカーのページ URL
issue	string	analyze_consumer_complaints	絞り込み対象となる具体的な苦情の種類（例：「過熱」、「虚偽の主張」）
brand	string	monitor_pricing_anomalies	eコマース検索で製品と組み合わせるブランド名
sector	string	track_enforcement_momentum	セクターの指定：「自動車」、「消費者向け」、「医療」

入力例

製品のリコールをすばやく確認：

{
  "tool": "search_active_recalls",
  "arguments": {
    "product": "infant car seat",
    "manufacturer": "Graco"
  }
}

URL 監視によるリコール前の早期警告：

{
  "tool": "detect_pre_recall_signals",
  "arguments": {
    "product": "BabyBright baby monitor",
    "url": "https://www.babybright.com/products/monitor-pro"
  }
}

包括的な安全性レポート：

{
  "tool": "generate_product_safety_report",
  "arguments": {
    "product": "lithium battery charger",
    "manufacturer": "PowerCell Industries",
    "url": "https://www.powercell.com/safety"
  }
}

入力のヒント

• 製品名は具体的に指定してください — 「Graco infant car seat」は「car seat」よりも対象を絞ったリコール結果を返します。クエリは CPSC、NHTSA、FDA の検索に直接渡されるためです。
• 重要な判断には generate_product_safety_report を使用してください — 7 つのアクターを同時に実行し、複合スコアを算出します。個別のツールは迅速なスポットチェックに適しています。
• 利用可能な場合は url パラメーターを指定してください — キーワード検索よりも、正確な製品ページまたは安全性に関するページの URL を指定したほうが、ウェブサイトの変更をはるかに正確に監視できます。
• track_enforcement_momentum では sector を使用してください — 「自動車」、「消費者向け」、「医療」を指定すると、関連機関のリコールデータに絞り込まれ、複数カテゴリにまたがる検索でノイズが減ります。
• search_active_recalls から始めてください — スコアが 20 未満（CLEAR）の場合、それ以上の調査は不要です。初期スコアに応じて追加調査が必要な場合のみ、generate_product_safety_report に進んでください。

出力例

generate_product_safety_report ツールは、構造化された完全なレポートを返します。架空の幼児用睡眠製品の出力例：

{
  "product": "DreamSafe infant bassinet",
  "compositeScore": 68,
  "riskRating": "WARNING",
  "productRisk": {
    "score": 71,
    "activeRecalls": 5,
    "vehicleRecalls": 0,
    "deviceRecalls": 0,
    "complaintVolume": 23,
    "riskLevel": "HIGH",
    "signals": [
      "4 CPSC recalls — active product safety concerns",
      "23 CFPB consumer complaints — elevated consumer dissatisfaction"
    ]
  },
  "preRecallSignals": {
    "score": 58,
    "complaintClusters": 3,
    "pricingAnomalies": 4,
    "contentChanges": 2,
    "signalStrength": "STRONG",
    "signals": [
      "3 complaint clusters detected — repeated issue patterns",
      "Cluster: \"infant suffocation hazard\" — 7 similar complaints",
      "Cluster: \"mesh wall collapse\" — 5 similar complaints",
      "4 significant price reductions detected — pre-recall liquidation pattern",
      "2 products with 50%+ price drops — possible distressed inventory clearance"
    ]
  },
  "supplierRisk": {
    "score": 44,
    "productCount": 214,
    "recallConcentration": 80,
    "shopifyPresence": true,
    "riskLevel": "CONCENTRATED",
    "signals": [
      "DreamSafe LLC accounts for 80% of recalls — concentrated supplier risk",
      "Recalls concentrated in 1-2 suppliers — single-source vulnerability"
    ]
  },
  "enforcementMomentum": {
    "score": 52,
    "recentRecalls": 3,
    "recallAcceleration": true,
    "complaintTrend": "RISING",
    "momentumLevel": "ACTIVE",
    "signals": [
      "3 recalls in last 90 days — active enforcement period",
      "Recall acceleration detected — enforcement pace increasing",
      "Complaint trend RISING: 14 last 30 days vs 9 prior 30 — enforcement likely to follow"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "4 CPSC recalls — active product safety concerns",
    "23 CFPB consumer complaints — elevated consumer dissatisfaction",
    "3 complaint clusters detected — repeated issue patterns",
    "Cluster: \"infant suffocation hazard\" — 7 similar complaints",
    "4 significant price reductions detected — pre-recall liquidation pattern",
    "DreamSafe LLC accounts for 80% of recalls — concentrated supplier risk",
    "3 recalls in last 90 days — active enforcement period",
    "Complaint trend RISING: 14 last 30 days vs 9 prior 30 — enforcement likely to follow"
  ],
  "immediateActions": [
    "Pre-recall signals detected — prepare recall response plan"
  ],
  "monitoringPriority": [
    "Daily complaint monitoring for new clusters",
    "Weekly recall database checks across CPSC, NHTSA, FDA",
    "Supplier quality audit scheduling",
    "Regulatory calendar tracking for upcoming enforcement actions"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
product	string	クエリされた製品名
compositeScore	number	複合リスクスコア 0～100（製品リスク 30% + リコール前 25% + サプライヤー 20% + 法執行 25%）
riskRating	string	SAFE / WATCH / CAUTION / WARNING / DANGER
productRisk.score	number	製品リスクレーダーのサブスコア 0～100
productRisk.activeRecalls	number	CPSC + NHTSA + FDA のリコール総数
productRisk.vehicleRecalls	number	NHTSA のリコール件数
productRisk.deviceRecalls	number	FDA の医療機器リコール件数
productRisk.complaintVolume	number	CFPB の苦情件数
productRisk.riskLevel	string	CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
productRisk.signals	string[]	人が読めるリスクシグナルの説明
preRecallSignals.score	number	リコール前シグナルのスコア 0～100
preRecallSignals.complaintClusters	number	苦情が3件以上繰り返された問題グループの数
preRecallSignals.pricingAnomalies	number	価格が30%以上下落した製品数
preRecallSignals.contentChanges	number	変更が検出された監視対象ページの数
preRecallSignals.signalStrength	string	NONE / WEAK / MODERATE / STRONG / IMMINENT
preRecallSignals.signals	string[]	クラスターラベルを含む、名前付きシグナルの説明
supplierRisk.score	number	サプライヤーリスク集中度のサブスコア 0～100
supplierRisk.productCount	number	特定されたShopifyストアフロント全体の製品数
supplierRisk.recallConcentration	number	リコールのうち、最大手メーカーに起因する割合
supplierRisk.shopifyPresence	boolean	メーカーのShopifyストアフロントが見つかったかどうか
supplierRisk.riskLevel	string	DIVERSIFIED / MODERATE / CONCENTRATED / SINGLE_SOURCE / CRITICAL
supplierRisk.signals	string[]	サプライヤー集中度と常習違反に関するシグナル
enforcementMomentum.score	number	法執行モメンタムのサブスコア 0～100
enforcementMomentum.recentRecalls	number	過去90日間に発令されたリコール件数
enforcementMomentum.recallAcceleration	boolean	最近のリコール件数が、それ以前のリコール件数を上回り、加速している場合はTrue
enforcementMomentum.complaintTrend	string	RISING / STABLE / DECLINING
enforcementMomentum.momentumLevel	string	DORMANT / LOW / MODERATE / ACTIVE / SURGE
enforcementMomentum.signals	string[]	法執行のタイミングと省庁間の連携に関するシグナル
allSignals	string[]	4つすべてのモデルのシグナルを重複排除してまとめたもの
immediateActions	string[]	スコアに基づく、優先度の高い推奨アクション
monitoringPriority	string[]	サブスコアの上昇に基づく、継続的な監視の推奨事項

製品安全チェックの実行にかかる費用はいくらですか？

この MCP はイベントごとの従量課金制です。ツール呼び出し1回につき$0.045をお支払いいただきます。包括的なレポート（generate_product_safety_report）も$0.045です。プラットフォームのコンピューティング費用は含まれています。

シナリオ	ツール呼び出し回数	1回あたりの費用	合計費用
単一のリコールチェック	1	$0.045	$0.045
週次の抜き取りチェック（5製品）	5	$0.045	$0.23
安全性レポートの全件作成（10製品）	10	$0.045	$0.45
月次のポートフォリオレビュー（50製品）	50	$0.045	$2.25
エンタープライズ向け継続モニタリング（毎月500件）	500	$0.045	$22.50

Apify アカウントで実行ごと、または月ごとの最大支出額を設定して、費用を管理できます。予算に達すると、アクターは正常に停止します。

これに対し、商用の製品安全データベースでは、リコールモニタリングのサブスクリプションに年間$2,000〜15,000がかかります。この MCP なら、月に100〜200件の安全チェックを実施するチームの大半は、サブスクリプション契約なしで10ドル未満に収まります。

Apify Free プランには月$5分のクレジットが含まれており、ツールを約111回呼び出せます。これにより、毎月100製品以上の包括的な安全性レポートを無料で実行できます。

Product Safety Consumer Risk MCP の仕組み

並列アクターのオーケストレーションによるデータ収集

各ツール呼び出しでは runActorsParallel が実行され、Promise.allSettled を使って複数の Apify アクターを同時に起動します。CPSC、NHTSA、FDA、CFPB、EC サイトの価格情報、Shopify、ウェブサイト変更モニターなど、すべてのデータソースが並行して実行されます。Promise.allSettled（Promise.all ではありません）を使うことで、上流のデータソースの1つで障害が発生しても、部分的な結果が必ず返されます。アクターの実行ごとのメモリ上限は256 MB、タイムアウトは120秒です。結果はキー付きの Record<string, unknown[]> に収集され、スコアリング層に渡されます。

4つのモデルによるスコアリング層

製品リスクレーダー（scoreProductRiskRadar）— CPSC の危険キーワード（死亡、火災、感電＝8点、火傷、裂傷、窒息＝5点、その他＝3点）が、上限25点のサブスコアに反映されます。NHTSA では、衝突、死亡、火災の結果を同様に検出します。FDA では、クラスI＝10点、クラスII＝5点、その他＝2点で、上限は25点です。CFPB の申立件数は1件につき2点で、上限は25点です。

リコール前兆シグナル検出器（detectPreRecallSignals）— CFPB の申立を issue／sub_product フィールド（先頭50文字）ごとにグループ化し、3件以上のクラスターにはそれぞれ7点を加算し、申立1件につき2点を加算します。価格フィールド（current_price／salePrice と original_price／regularPrice）は正規化され、割引率が30％以上の場合は5点、50％以上の場合は8点となります。ウェブサイト上の商品削除と安全性 URL の変更には、最大20点が加算されます。直近30日間の申立件数が2倍に加速した場合は、最大15点が追加されます。

サプライヤーリスク集中指数（assessSupplierRisk）— メーカー名は、manufacturer、company、firm_name、recalling_firm の各フィールドをまたいで正規化されます。上位メーカーの集中比率は0〜40点で評価されます。いずれかの機関で2件以上のリコールがある再犯メーカーには、1社につき8点が加算され、上限は25点です。評価が3.0未満の Shopify ストアには1店舗につき5点、商品数が100以上のストアにも5点が加算されます。

規制執行動向トラッカー（trackEnforcementMomentum）— 正規化された日付フィールドを使い、リコールを直近90日と直近12か月のバケットに分類します。新しさは直近のリコール1件につき7点で、上限は35点です。複数機関にまたがる活動には、3機関で25点、2機関で15点、1機関で5点が加算されます。申立件数を直近30日と60日のバケットで比較し、傾向を RISING／STABLE／DECLINING（25／10／3点）に分類します。

総合レポートの作成

generateProductSafetyReport では、次の加重スコアを適用します：製品リスク × 0.30 ＋ リコール前兆 × 0.25 ＋ サプライヤー × 0.20 ＋ 規制執行 × 0.25。しきい値は、SAFE（20未満）、WATCH（20〜39）、CAUTION（40〜59）、WARNING（60〜79）、DANGER（80以上）です。緊急対応とモニタリングの優先事項は固定テンプレートではなく、サブスコアのしきい値に基づいてプログラムで生成されます。

最良の結果を得るためのヒント

1. サプライヤーリスクの確認にはメーカー名を使用してください。 assess_supplier_risk ツールは、リコールデータベースに記載されている正確なメーカー名を使用すると最も効果を発揮します（例：「Graco」ではなく「Graco Children's Products」）。CPSC と FDA では、recalling_firm フィールドに法人名が使用されています。

2. リコール前の兆候をできるだけ正確に検出するには、URL を指定してください。 商品ページまたは安全情報ページの URL を detect_pre_recall_signals または generate_product_safety_report に渡すと、ウェブサイト変更モニターはそのページを対象にします。URL がない場合はキーワード検索が実行されるため、特定のページが削除されたことを見つける精度が下がります。

3. マーケットプレイスの監視には、search_active_recalls と monitor_pricing_anomalies を組み合わせてください。 同じ商品の有効なリコール記録と 50％以上の割引価格が組み合わさっている場合、二次流通チャネルを通じてリコール対象の在庫が処分されている強い兆候となります。このパターンは、どちらか一方のツールだけでは確認できません。

4. track_enforcement_momentum は毎日ではなく、毎週実行するようスケジュールしてください。 法執行の傾向は、週単位または月単位で確認すると意味があります。機関のデータベースは通常、更新頻度が低いため、毎日呼び出してもシグナルの品質は向上せず、コストが増えるだけです。

5. CAUTION（40以上）のスコアが出た場合にのみ、詳細な分析に進んでください。 すべての商品評価は search_active_recalls から開始してください。generate_product_safety_report は、スコアが 40 以上の商品に限って使用します。これによりコストを抑え、詳細な分析が必要な商品に集中できます。

6. sector を使用して、自動車、消費者向け、医療の各分野を絞り込んでください。 多くの商品カテゴリは複数の機関にまたがっています。track_enforcement_momentum に sector: "automotive" を追加すると、リコール傾向の分析が NHTSA のデータに限定され、類似した名称の商品カテゴリに対する無関係な CPSC または FDA の措置が混入するのを防げます。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
Food Safety Supply Chain MCP	消費者向け商品に加えて食品のリコールも網羅できます。食品と非食品の両方を取り扱う企業では、両方の MCP を実行してください。
CPSC Recall Monitor	スコア付きの要約ではなく完全なデータセットが必要な場合、生の CPSC リコール記録を単独で取得できます。
NHTSA Vehicle Safety	自動車分野に特化したデューデリジェンスのために、NHTSA の苦情、調査、リコールのデータベースに直接アクセスできます。
CFPB Consumer Complaints	analyze_consumer_complaints が返す上位 25 件を超えるデータが必要な場合、企業の CFPB 苦情データセット全体を取得できます。
Ecommerce Price Monitor	価格履歴を継続的に追跡し、単一時点のデータにはまだ表れていない異常を検出するため、単独で実行できます。
Website Change Monitor	メーカーの安全情報ページを抜き取り確認するのではなく、継続的に追跡するよう単独でスケジュールできます。
Company Deep Research	assess_supplier_risk と組み合わせることで、安全性リスクの全体像に財務健全性、ニュースのセンチメント、企業登記情報を加えられます。

制限事項

• CFPB の対象は金融商品であり、すべての消費財ではありません。 CFPB の苦情データベースは、クレジットカード、住宅ローン、銀行口座などの金融商品に特化しています。金融以外の消費財については、苦情の増加を示すシグナルとして CFPB の件数ではなく CPSC の危険報告に依存するため、純粋な消費財カテゴリではリコール前の検知に限界があります。
• 日付フィールドの正規化は、上流データの一貫性に依存します。 リコールの新しさを評価するスコアでは、date、recall_date、report_date、event_date フィールドを解析します。上流のアクターが解析できない形式で日付を返した場合、そのレコードは時間ベースの計算から除外されます。リコールの合計件数は正確なままですが、新しさのサブスコアにのみ影響します。
• 価格異常の検出には、EC の商品リスティングが必要です。 直販、B2B のみで販売されている商品や、一貫した定価データがない商品は、実際のリコールリスクに関係なく、価格異常スコアがゼロになります。
• ウェブサイトの変更監視はスナップショットであり、継続的な追跡ではありません。 detect_pre_recall_signals ツールは、特定時点のスナップショットを取得します。継続的に監視するには、定期的に呼び出すか、Apify Scheduler を使用して Website Change Monitor アクターを直接利用してください。
• メーカー名の正規化はヒューリスティックです。 サプライヤー集中度の分析では、4 つの候補フィールドを確認してメーカー名を正規化します。ブランド名とは異なる子会社名でリコールを届け出る企業は、別々のメーカーとして扱われ、集中度が実際より低く算出されることがあります。
• 食品、医薬品、化学物質のリコールには対応していません。 この MCP は CPSC（消費者製品）、NHTSA（車両）、FDA の医療機器（医薬品を除く）、および CFPB を対象としています。FDA の食品リコールと医薬品リコールは、別のアクターが扱います。化学物質と農薬のリコール（EPA）は現在対象に含まれていません。
• 履歴データの範囲は上流のアクターに依存します。 各機関のアクターは最近のレコードを返します。履歴データの範囲は機関によって異なります。執行動向の計算は、各機関から解析可能な日付を持つレコードが少なくとも 5 件返された場合に、最も信頼性が高くなります。
• リアルタイムのプッシュ通知には対応していません。 スコアはツールの呼び出しごとにオンデマンドで計算されます。しきい値に基づくアラートには、Apify Webhooks を使用して、スケジュール実行の出力がスコアのしきい値を超えたときに後続の通知をトリガーしてください。

インテグレーション

• Apify API — 任意のバックエンドサービスから MCP エンドポイントに直接 POST します。Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN と MCP の JSON-RPC ボディを含めてください
• Webhooks — スケジュール済みの商品安全性チェックで定義済みのしきい値を超えるスコアが算出されたときに、Slack、メール、または Webhook 通知をトリガーします
• Zapier — 新しい在庫追加時に商品安全性チェックを実行し、その結果を Airtable、Notion、または Google Sheets に送信するノーコードのワークフローを構築します
• Make — サプライヤーリスト全体の商品安全性スキャンを定期実行し、WARNING／DANGER と評価された商品を自動でレビューキューに振り分けます
• Google Sheets — コンプライアンス文書や監査証跡として、スコア付きの商品安全性レポートを追跡用スプレッドシートにエクスポートします
• LangChain / LlamaIndex — リコールの検索とポリシーの取得、リスクメモの作成を連鎖させる、エージェント型の安全性調査ワークフロー内でこの MCP をツールとして使用します

この MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "product-safety-consumer-risk": {
      "url": "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Python（HTTP 経由）

import requests

url = "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
}

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "generate_product_safety_report",
        "arguments": {
            "product": "lithium battery charger",
            "manufacturer": "PowerCell Industries"
        }
    },
    "id": 1
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
report = data["result"]["content"][0]["text"]
print(f"Composite score: {report}")

JavaScript

const response = await fetch(
  "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: "2.0",
      method: "tools/call",
      params: {
        name: "search_active_recalls",
        arguments: {
          product: "infant car seat",
          manufacturer: "Graco"
        }
      },
      id: 1
    })
  }
);

const data = await response.json();
const result = JSON.parse(data.result.content[0].text);
console.log(`Risk level: ${result.productRisk.riskLevel}, Score: ${result.productRisk.score}`);

cURL

# Call the search_active_recalls tool
curl -X POST "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_active_recalls",
      "arguments": {
        "product": "infant car seat",
        "manufacturer": "Graco"
      }
    },
    "id": 1
  }'

# Call the full safety report tool
curl -X POST "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "generate_product_safety_report",
      "arguments": {
        "product": "lithium battery charger",
        "manufacturer": "PowerCell Industries",
        "url": "https://www.powercell.com/safety"
      }
    },
    "id": 2
  }'

トラブルシューティング

• 既知のリコールがあるのにスコアが 0 になる — クエリの範囲が広すぎるか、製品名がリコールデータベースでのメーカー名と異なっている可能性があります。メーカーの正式な法人名を正確に指定してみてください（例：「Graco」ではなく「Graco Children's Products Inc」）。また、製品が CPSC（消費財）、NHTSA（車両）、FDA（医療機器）のいずれに分類されているかも確認してください。search_active_recalls は 3 つすべてを同時に検索しますが、製品の種類が特殊な場合は、いずれかの機関の結果が大きく影響することがあります。

• 既知の苦情問題があるのに signalStrength が NONE になる — リコール前のシグナル検出は、金融商品を対象とする CFPB のデータに依存しています。製品が CFPB ではなく CPSC に苦情が寄せられる一般消費財の場合、苦情のクラスタリングによるサブスコアは低くなります。search_active_recalls を実行すると、CPSC のリコール件数を直接確認できます。productRisk.riskLevel フィールドは、一般消費財のような非金融商品のリスクをより正確に示します。

• detect_pre_recall_signals の価格異常スコアが低い — 価格異常の検出には、現在価格と元の価格または定価の両方が掲載された E コマースの商品情報が必要です。定価が表示されていない製品（単一価格で販売されている製品）や、元の価格フィールドを公開しないプラットフォームのみで販売されている製品は、実際の市場状況にかかわらず、価格異常スコアが 0 になります。

• MCP ツールの呼び出しがタイムアウトする — generate_product_safety_report ツールは 7 つのアクターを同時に実行します。まれに、上流のアクターがアクターごとの 120 秒のタイムアウトを超えて時間がかかることがあります。この場合は、個別のツール（search_active_recalls、detect_pre_recall_signals）を別々に使用してください。これらは 7 つではなく 3〜4 つのアクターを呼び出すため、より速く完了します。

• 支出上限に達したというメッセージが返される — 設定した 1 回の実行あたりの支出上限に達したことを意味します。ツールは構造化されたエラーオブジェクト（{ "error": true, "message": "Spending limit reached..." }）を返すため、コードで適切に処理できます。Apify アカウントの設定で 1 回の実行あたりの支出上限を引き上げるか、呼び出し頻度を下げてください。

責任ある使用

• この MCP は、一般公開されている政府のデータベース（CPSC、NHTSA、FDA、CFPB）と、一般公開されている E コマースおよびウェブサイトのデータのみを利用します。
• リコールおよび苦情のデータは、事実に基づく公的記録です。正確に使用し、リスクスコアを規制当局の判断として示さないでください。
• サプライヤー、メーカー、製品に関する意思決定にスコアリングの出力を使用する場合は、適用されるデータ保護法および競争法を遵守してください。
• リコール前のシグナルの出力を利用して、空売りを行ったり、早期警告シグナルから得た重要な未公開情報に基づいて取引したりしないでください。
• ウェブスクレイピングの合法性に関するガイダンスは、Apify のガイドをご覧ください。

FAQ

正式発表の何か月前から製品安全リコールのシグナルを検出できますか？ リコール前シグナルモデルは、過去の事例で正式なリコール発表に 2〜6 か月先行した、苦情のクラスタリングや価格異常のパターンを特定します。苦情の急増（直近 30 日間の件数が過去の水準の 2 倍になること）と、同一の苦情が 3 件以上集まる問題クラスターは、最も強力な早期指標です。これらは統計的なパターンであり、確実な予測ではありません。スコアの上昇は、リコールだと即断するのではなく、さらなる調査を行う根拠として扱ってください。

この MCP はどの製品カテゴリーに対応していますか？ この MCP は、CPSC の規制対象となる消費者向け製品（家庭用品、おもちゃ、電子機器、家具）、NHTSA の規制対象となる車両および自動車部品、FDA の規制対象となる医療機器、ならびに CFPB のデータベースに登録された金融商品に対応しています。食品および医薬品のリコールは対象外です。食品については Food Safety Supply Chain MCP、医薬品の監視については FDA Drug Approvals MCP をご利用ください。 Product Risk Radar Score の精度はどの程度ですか？ このスコアは、客観的なデータポイント（リコール件数、苦情件数、価格変動、ウェブサイトの変更）を重み付けモデルで集計したものです。精度は、上流の機関データの品質と完全性に左右されます。スコアリングは透明性を重視しており、各ポイントの寄与度が signals 配列に記録されます。そのため、ユーザーはブラックボックスとして扱うのではなく、スコアの算出要因を確認できます。

製品やメーカーを継続的に監視できますか？ はい。Apify Scheduler または cron でトリガーされる API 呼び出しを使って、track_enforcement_momentum または generate_product_safety_report を定期的に呼び出すよう設定できます。週ごとにスコアを比較すると、単一時点のスナップショットよりも傾向の方向性を把握しやすくなります。Apify Webhooks と組み合わせれば、スコアが指定したしきい値を超えたときにアラートを送信できます。

商用のリコール監視サービスとは何が違いますか？ Recall.gov alerts、ECRM、業界特化型の監視プラットフォームなどの商用サービスは、通常、複合スコアリング、リコール前のシグナル検出、サプライヤー集中度分析を行わず、リコール通知のみを提供します。この MCP は、そうしたサービスと同じ公開データソースに基づき、4 つの分析レイヤーを追加します。また、サブスクリプション不要の従量課金制なので、特定の製品群を継続的に監視するのではなく、必要に応じてチェックするチームにとって、より費用対効果が高くなります。

製品安全レポートは海外のリコールにも対応していますか？ 現在のデータソースは米国政府のデータベースです。CPSC（米国の消費者向け製品）、NHTSA（米国の車両）、FDA（米国の医療機器）、CFPB（米国の金融商品）が含まれます。海外のリコールデータベース（EU RAPEX、UK OPSS、Health Canada）は現在統合されていません。

このデータを保険の引受審査や投資判断に使用することは合法ですか？ 基礎となるデータソースはすべて、一般公開を目的として整備された米国政府の公開データベースです。このデータをリスク評価、引受審査、投資調査に使用することは、各機関がデータを公開している意図に沿っています。自動生成されたリスクスコアに基づいて拘束力のある決定を行う前に、必ず法律顧問に相談してください。ウェブスクレイピングの合法性に関する Apify のガイドを参照してください。

実行中に 7 つのデータソースのうち 1 つが利用できなくなった場合はどうなりますか？ アクタークライアントは Promise.all ではなく Promise.allSettled を使用するため、1 つのソースで失敗が発生しても、リクエスト全体が失敗するのではなく、空の配列が返されます。スコアリングモデルは空の配列を適切に処理し、欠損したソースはサブスコアに寄与しません。レスポンスには引き続き、利用可能なすべてのソースの結果が含まれ、signals 配列には実際に見つかった情報のみが反映されます。

この MCP を Cursor、Windsurf、Cline で使用できますか？ はい。HTTP ベースの MCP サーバーに対応する MCP 互換クライアントであれば、このエンドポイントに接続できます。クライアントの MCP 設定にサーバー URL（https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp）を追加し、Apify トークンを Bearer 認証ヘッダーとして指定してください。

無料プランでは、月に何回の製品安全チェックを実行できますか？ Apify の無料プランには、毎月 5 ドル分のクレジットが含まれます。ツール呼び出し 1 回あたり 0.045 ドルなので、約 111 回のツール呼び出しが可能です。つまり、100 件を超える製品について、generate_product_safety_report による完全なチェックを毎月無料で実行できます。

riskLevel と riskRating の違いは何ですか？ riskLevel は各サブモデルの結果に表示され（例：productRisk.riskLevel: "HIGH"）、モデルごとのラベルを使用します（製品リスクは CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL、サプライヤーリスクは DIVERSIFIED から CRITICAL まで）。riskRating はトップレベルの複合評価（SAFE / WATCH / CAUTION / WARNING / DANGER）で、重み付けされた複合スコアから算出されます。可否判断には riskRating を使用し、リスクを左右している要素を把握するには riskLevel フィールドを詳しく確認してください。 まだリコールされていない製品のリスクを、この MCP で検出できますか？ これが主な目的です。Pre-Recall Signal Detector は、正式なリコール発表前に現れる統計的パターン、つまり苦情の集中、価格の異常、ウェブサイトのコンテンツ変更を特定するために特別に設計されています。signalStrength が STRONG または IMMINENT の場合、将来のリコールが確定したわけではありませんが、その製品が過去のリコール前のパターンと一致しており、さらに詳しく調査する必要があることを示しています。

改善にご協力ください

問題が発生した場合、Apify アカウントで実行結果の共有を有効にすると、原因をより迅速に調査できます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行結果を一般公開されている Actor の作成者と共有するを有効にします

これにより、問題発生時に実行の詳細を確認できるため、より迅速に問題を修正できます。データを閲覧できるのは Actor の開発者のみで、一般公開されることはありません。

サポート

バグを見つけた場合や、機能のリクエストがある場合は、この Actor のページにあるIssues タブで Issue を作成してください。カスタムソリューションやエンタープライズ統合については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。